Сегодня без искусственного интеллекта не обходится ни одна сфера. Если раньше ИИ был только темой для обсуждения, то сейчас он стал практическим инструментом, который активно используют в тестировании программного обеспечения. В статье разберем, как тестировщику начать использовать искусственный интеллект в своей работе, какие возможности он открывает и каких подводных камней стоит избегать.
Зачем нужен ИИ в тестировании
С ростом и развитием технологий ручное тестирование перестает справляться с массивами данных. Тогда на помощь приходит искусственный интеллект, который помогает QA-инженерам автоматизировать многие процессы и освободить специалистов от рутины. Сегодня ИИ умеет:
быстро анализировать большие объемы данных и требования, генерировать возможные сценарии;
предсказывать и находить баги — на основе анализа кода и истории изменений;
адаптироваться к изменениям в коде и корректировать тесты, опираясь на первые из них.
Главная задача ИИ в тестировании — не заменить специалиста, а высвободить ресурсы и усилить его, забирая на себя рутинные задачи. Так тестировщик может сосредоточиться на более стратегических и творческих задачах.
Возможности ИИ в QA
Теперь разберем подробнее, с какими задачами и как справляется ИИ-помощник в сфере QA. Вот ключевые направления его применения:
Автоматизирование тестирований. ИИ хорошо справляется с повторяющимися и трудоемкими задачами, оптимизируя их. Например, ИИ-инструменты тестирования сегодня могут создавать функциональные тесты и тестировать пользовательский интерфейс, не привлекая при этом человека. Эти и другие тесты помощник может выполнять автоматически — и таким образом регулярно тестировать и оценивать приложения на протяжении всех этапов разработки и жизненного цикла продукта.
Прогнозирование возможных ошибок. Одна из важных задач, которую умеет брать на себя искусственный интеллект, — выявлять дефекты на ранних этапах и даже до их появления. ИИ анализирует, по каким закономерностям происходят изменения в коде, пересматривает исторические данные и результаты прошлых тестирований. Так «ассистент тестировщика» может определить, какие кодовые базы больше других подвергаются возможным дефектам.
Создание тестовых примеров и сценариев. Выявляя закономерности и анализируя исторические данные, ИИ генерирует тестовые примеры и потенциальные пользовательские сценарии. Все это значительно ускоряет этап проектирования тестов.
Обслуживание тестовых наборов. С помощью искусственного интеллекта можно легко оптимизировать этот процесс: ИИ-инструменты анализируют, насколько эффективны тестовые примеры, выявляют повторы в наборах и предлагают решения, которые помогут оптимизировать тестовое покрытие. Это приводит к созданию компактных, мощных и простых в поддержке тестовых комплексов, что в разы снижает общие усилия команды на тестирование.
Инструменты и методы тестирования на основе ИИ
Сегодня для тестирования программного обеспечения (ПО) существует множество платформ и инструментов, доступных каждому. Ниже рассмотрим наиболее популярные из них.
Автономное тестирование на основе ML
Многие AI-тестирования используют машинное обучение (Machine Learning), чтобы адаптироваться к изменениям в интерфейсах и автоматически генерировать новые тестовые примеры. Среди популярных ML-платформ — Testim и Functionize. Они самостоятельно находят элементы на странице, даже если их свойства изменились, и адаптируются к правкам в коде.
Обработка естественного языка
Задача инструментов NLP (Natural Language Processing) — понимать и обрабатывать тестовые случаи и спецификации на естественном языке. Такие помощники, основанные на искусственном интеллекте, могут делать из человекочитаемых сценариев тестирования автоматизированные тестовые сценарии. Благодаря этому ускоряется разработка тестовых сценариев и улучшается взаимодействие между всеми заинтересованными сторонами — разработчиками, тестировщиками и т. д.
Визуальное тестирование
Эти инструменты в своей работе прибегают к компьютерному зрению, чтобы проанализировать и сравнить визуальные составляющие приложений. Пример такой платформы — Applitools. Это лидер в области визуального тестирования на основе ИИ. Он использует алгоритмы компьютерного зрения для сравнения снимков экрана, игнорируя незначительные различия (например, анимации) и фокусируясь на реальных визуальных дефектах. Этот AI-тестировщик находит даже минимальные расхождения на картинках.
Поиск ошибок и аномалий
Также есть ИИ-инструменты, которые анализируют большие объемы данных, чтобы выявить отклонения от нормы и найти необычные тенденции. Эти помощники обнаруживают проблемы, с которыми можно столкнуться в будущем, и находит узкие места — тем самым помогая тестировщикам направить свои ресурсы только на те задачи, в которых есть потенциальные угрозы.
И это только начало. Потенциал ИИ-инструментов для тестировщиков неограничен. Чем больше компаний будут внедрять таких помощников — тем быстрее искусственный интеллект будет справляться с похожими задачами и выдавать наиболее точные прогнозы и результаты.
Как внедрить ИИ в процесс тестирования
Внедрение искусственного интеллекта — это не разовое действие, а пошаговый план, который требует полной вовлеченности тестировщиков. Вот пять шагов, которые помогут внедрить ИИ-ассистентов в процессы тестирования.
1️⃣ Аудит и оценка. Проанализируйте свой текущий процесс тестирования. С какими болями вы сталкиваетесь? Много времени уходит на поддержку автотестов? Сложно анализировать результаты прогонов? Много регрессионных багов? Это определит, какая область наиболее перспективна для внедрения ИИ.
2️⃣ Запуск пилотного проекта. Не пытайтесь автоматизировать все и сразу. Выберите один конкретный кейс. Например, внедрите Applitools для визуального регресса одного ключевого потока или протестируйте генерацию API-тестов с помощью ChatGPT.
3️⃣ Выбор инструмента. При выборе AI-тестировщика учитывайте:
интегрируемость — насколько хорошо инструмент встраивается в вашу CI/CD-цепочку;
технологический стек — поддерживает ли он ваши технологии;
возможности обучения и потенциал команды — насколько легко вашим сотрудникам будет освоить инструмент;
стоимость покупки инструментов и ежегодных трат на них — включая лицензии, обучение и поддержку.
Вот базовые ИИ-инструменты тестировщика, которые подходят под разные типы проектов: для веб-приложения — Selenium или Cypress, мобильных приложений — Appium или Kobiton, проверки API — Postman или SoapUI.
4️⃣ Обучение команды. Тестировщикам не нужно становиться дата-сайентистами, но необходимо понимать базовые принципы работы ИИ, чтобы эффективно его использовать и интерпретировать результаты. Инвестируйте в обучение и реально оценивайте, какие затраты может позволить ваша компания.
5️⃣ Интеграция и масштабирование. После успешного пилота интегрируйте инструмент в основной процесс и постепенно расширяйте его применение на другие модули и виды тестирования.
Преимущества и риски ИИ для тестировщиков
Как и во всем, у AI-тестировщиков есть свои положительные и отрицательные стороны. Ниже рассмотрим их подробнее.
Плюсы
Скорость и самообучение. Это одно из главных преимуществ искусственного интеллекта. Обучаясь на большом объеме данных, ИИ-помощник непрерывно самосовершенствуется — быстро улучшает тесты и с каждым разом выполняет задачи на более высоком уровне.
Покрытие и глубина. В тестировании ИИ может стать незаменимым инструментом благодаря тому, что он находит даже самые неочевидные сценарии и комбинации данных, которые практически невозможно выявить при ручном тестировании.
Снижение затрат на поддержку. Автотесты устойчивы к изменениям — они требуют малого вмешательства, ИИ-помощники практически автономны.
Раннее выявление дефектов. Прогнозирующие модели помогают находить баги еще на этапе разработки, тем самым предотвращая потенциальные угрозы для пользователей.
Минусы
Высокая стоимость. Внедрение AI-тестировщиков требует больших вложений на первоначальных этапах. А также много времени — на обучение и эксперименты.
Ложное чувство безопасности. Полностью рассчитывать на искусственный интеллект нельзя — ведь ошибки допускает даже человек. Поэтому критическое мышление и опыт тестировщика все еще остаются незаменимыми, чтобы выявлять необычные и сложные баги.
Зависимость от данных. ИИ обучается на БД (база данных). Потому если их качество низкое, а объема недостаточно, то высоких результатов ждать не стоит.
«Черный ящик». Бывает трудно понять, почему ИИ принял то или иное решение — например, почему сгенерировал именно такой тест. Также, если ваш «ассистент» столкнется с неочевидными сценариями, то может воспринять правильное поведение как ошибку — из-за чего нагрузка на команду вырастет.
Примеры и кейсы: реальные проекты по внедрению ИИ-помощников
Сегодня многие компании активно используют ИИ в тестировании — благодаря этому укладываются в более короткие сроки, экономят бюджеты и улучшают качество тестирования. Вот примеры известных компаний, которые уже внедрили AI-тестировщиков в свою сферу:
Microsoft. Компания активно генерирует тест-кейсы для своей платформы Azure, благодаря чему затраты на сопровождение тестов снизилось на 40%.
Облачная платформа Microsoft Azure
Philips. Прибегают к AI-тестированиям для своих медицинских устройств. Благодаря искусственному интеллекту, эффективность выполнения тестов выросла на 20%.
Amazon. Использует ИИ, чтобы находить и приоритизировать высокорисковые кейсы. С помощью этой практики компания наладила процесс выявления дефектов и начала более точечно проводить тестирования.
Будущее ИИ в тестировании
Автотестирование с помощью ИИ кардинально меняется — из механической рутины оно превращается в стратегический и умный процесс. Уже в ближайшие годы нас ждут:
Автономные системы тестирования. Умные алгоритмы ИИ будут самостоятельно создавать тестовые сценарии, выполнять их и анализировать результаты, что позволит сократить сроки разработки на 30–40%.
Прогнозирование рисков. Нейросети смогут анализировать код и заранее определять потенциально проблемные модули, выступая в роли системы предиктивной аналитики для дефектов.
Интеллектуальные тестовые данные. Генерация данных будет учитывать не только типичные, но и граничные случаи, что значительно повысит покрытие и глубину тестирования.
Непрерывный мониторинг. Инструменты на базе ИИ будут в режиме реального времени отслеживать работу приложений в продуктивной среде, обеспечивая мгновенное обнаружение инцидентов.
Согласно прогнозам, уже через пять лет до 70% рутинных операций в тестировании будут переданы AI-тестировщикам, количество ложных срабатываний сократится в три раза, а роль QA-инженеров сместится в сторону проектирования и управления тестовыми системами.
Если вы хотите стать частью будущего уже сегодня, рекомендуем присмотреться к онлайн-курсу ProductStar «Инженер по тестированию». Здесь вы освоите профессию QA-инженера с нуля всего за полгода, сможете сделать быстрый старт в карьере и оптимизировать свою работу при помощи AI-тестировщиков.
Коротко о главном
Искусственный интеллект — это не угроза для тестировщиков, а многозадачный ассистент. AI-тестировщик берет на себя рутину, увеличивает скорость проверки и охват тестирования, но не заменяет критического мышления, любознательности и глубокого понимания продукта, которые привносит в тестирование человек. Уже сегодня тестировщикам стоит активно изучать возможности ИИ, экспериментировать с инструментами и интегрировать их в свою работу.
Ведь будущее за гибридными специалистами — QA-инженерами, которые в равной степени владеют классическими методиками тестирования и умеют эффективно управлять интеллектуальными инструментами для достижения высочайшего уровня качества ПО.
